Numpy中的数组索引移动操作

在本文中，我们将介绍NumPy数组中的移动操作，特别是数组索引的移动操作。这些操作可以用来轻松地重新排列数组的元素以及数组的视图。

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数组索引移动

在NumPy中，我们可以使用numpy.roll()函数来移动数组索引。该函数将一维数组向左或向右移动指定的偏移量。偏移量可以是正数或负数，它们分别用于指定向右或向左移动的距离。

让我们看一下下面的例子，假设我们有一个数组a：

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1,2,3,4,5])
>>> a
array([1, 2, 3, 4, 5])

现在我们想把这个数组向右移动两个位置。我们可以使用numpy.roll()函数来实现这个操作：

>>> np.roll(a, 2)
array([4, 5, 1, 2, 3])

正数的偏移量表示向右移动，即数组的后几个元素会移动到数组的前面。在这个例子中，我们将数组的前三个元素移到了数组的后面，因此输出结果为[4, 5, 1, 2, 3]。

我们也可以使用负数的偏移量来实现向左移动。例如，在上面的例子中，如果我们要把数组往左移动两个位置，我们可以这样做：

>>> np.roll(a, -2)
array([3, 4, 5, 1, 2])

使用索引移动来重新排序数组

索引移动也可以用作重新排序数组的一种方法。假设我们有一个二维数组，我们希望按照行或列对其进行重新排序。我们可以使用numpy.argsort()函数来获取按照行排序的索引，然后使用numpy.take()函数将数组的行重新排列。

让我们看一个例子，假设我们有下面的数组：

>>> arr = np.array([[1,4],[3,1],[2,3]])
>>> arr
array([[1, 4],
       [3, 1],
       [2, 3]])

现在我们想按列重新排序这个数组。我们可以使用以下代码来实现：

>>> col_order = np.argsort(arr[:,0])
>>> sorted_arr = np.take(arr, col_order, axis=0)
>>> sorted_arr
array([[1, 4],
       [2, 3],
       [3, 1]])

在这个例子中，我们先使用numpy.argsort()函数获取数组按照第一列排序的索引，然后使用numpy.take()函数重新排列数组的行。

移动多维数组的索引

上述方法仅对一维数组有效。但是，我们可以使用相同的方法来重新排列多维数组。假设我们有下面的三维数组：

>>> arr = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])
>>> arr
array([[[ 1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6]],

       [[ 7,  8,  9],
        [10, 11, 12]]])

现在我们想把这个数组的最后一列移动到第一列。我们可以使用以下代码来实现：

>>> last_col = arr[..., -1]
>>> arr[..., 1:] = arr[..., :-1]
>>> arr[..., 0] = last_col
>>> arr
array([[[ 3,  1,  2],
        [ 6,  4,  5]],

       [[ 9,  7,  8],
        [12, 10, 11]]])

在这里，我们首先使用...来表示省略的维度，然后使用-1来表示最后一列。我们将最后一列存储在一个临时变量last_col中，然后将数组的除最后一列以外的其余元素向右移动。最后，我们用last_col来替换数组的第一列以完成新的排列。